训练时速度慢:R-CNN在训练时,是在采用SVM分类之前,把通过CNN提取的特征存储在硬盘上.这种方法造成了训练性能低下,因为在硬盘上大量的读写数据会造成训练速度缓慢. FAST-RCNN在训练时,只需要将一张图像送入网络,每张图像一次性地提取CNN特征和建议区域,训练数据在GPU内存里直接进Loss层,这样候选区域的前几层特征不...
1.训练的时候,pipeline是隔离的,先提proposal,然后CNN提取特征,之后用SVM分类器,最后再做bbox regression。 2.训练时间和空间开销大。RCNN中ROI-centric的运算开销大,所以FRCN用了image-centric的训练方式来通过卷积的share特性来降低运算开销;RCNN提取特征给SVM训练时候需要中间要大量的磁盘空间存放特征,FRCN去掉了SVM...
R-CNN的缺点如下: 1.训练过程是多阶段的;R-CNN的训练分为三个阶段:a.用ImageNet的分类数据预训练卷积网络,然后拿检测的数据进行微调,来得到一个经过训练的CNN;b.用训练好的CNN去掉softmax层(即原网络倒数第二层)的特征向量为每一个类训练一个SVM分类器;c.用特征向量训练Bounding box 回归器。 2.训练不仅耗...
R-CNN在检测速度方面存在明显不足。由于它采用选择性搜索(Selective Search)方法生成候选区域,这一过程涉及大量的计算。此外,每个候选区域都需要经过深度卷积网络进行特征提取,这进一步增加了计算负担。因此,R-CNN在实际应用中难以满足实时检测的需求。 解决方法:为了提高检测速度,研究者们提出了多种改进策略。例如,Faster...
的原因。但是缺点是速度大于了1秒,当用加速版本,速度可以和fasterrcnn基本持平。我认为在proposal generation这一步可以有一些思考的地方。与之前的网络相比: FastR-CNN。HyperNet是在一个网络中得到候选物体和检测结果。且候选框的数量是100 VS 2000。HyperNet取得了更多准确检测结果。FasterR-CNN。FasterR ...
SSD应该是和YOLOv2同一时期的论文,相比YOLOv1和RCNN系列,SSD借鉴了两者的优点,并加入了多尺度来弥补yolo在小物体检测的不足,在精度和速度上都超越了yolov1。主要改进在于两点: (1)多尺度feature map增加鲁棒性,既能检测大物体,又能检测小物体,增加精度; (2)yolo使用全连接来预测,但是SSD采用卷积,保证速度。。
R-CNN R-CNN有以下三个缺点: 1.训练是多步骤的:R-CNN首先微调一个卷积网络,使用log loss 进行物体检测;然后适配SVM到卷积特征。这些SVM作为物体检测者,代替softmax分类器。最后一步,训练学习bounding-box 回归。 2.训练花费很多存储与时间:SVM和bounding-box 回归的训练,需要提取每张图片的每个物体的特征,并且写...
1.1 R-CNN和SPPnet RCNN明显的缺点: A.训练是一个多阶段的pipeline(微调->SVM->边界盒回归) B.训练的空间和时间都很昂贵 C.检测对象速度很慢 SPPnet:(提出于Fast RCNN之前,用来解决RCNN中卷积重复的问题) 为整个输入图像计算一个卷积特征图,然后使用从共享特征图中提取的特征向量对每个目标提案进行分类。与...
RCNN很好地解决了目标检测分类和定位的问题。但是缺点是速度太慢。 原因1:2k个候选区域都要经过变形成统一的正方形才能依次输入CNN进行特征提取。候选区域可能是互相包含的,这就导致原图同一个区域特征的重复提取。 原因2:RCNN的分类和回归是分开的,耗费时间和空间。每个候选区域都要经过相同的CNN和分类+回归,复杂度...